Matplotlib pcolormesh，分离数据颜色和颜色亮度信息

Question

我想用matplotlib在网格上绘制数据，我正在尝试使用pcolormesh。 数据分为两个numpy数组，数据本身和colorInformation数组。

下面的代码绘制数据数组（1是红色，0是蓝色），但我也有colorInformation数组，它应该根据其值改变每个相应单元格的亮度，同时保持颜色。

例如，数据中的行[1,0,0,1]应该为绘图应用亮度值[0.1,0.12,0.02,0.01]，使得行可视化为[红色和亮度0.1，蓝色和亮度0.12，蓝色和亮度0.02，红色和亮度0.01]

如何实现这一目标？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[1, 0, 0, 1], 
                 [0, 0, 1, 1], 
                 [0, 0, 0, 1]])
colorInformation = np.array([[0.1, 0.12, 0.02, 0.01], 
                             [0.12, 0.15, 0.18, 0.2], 
                             [0.3, 0.34, 0.41, 0.32]])

fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolormesh(data)
plt.show()

Answer 1

我建议你制作自己的自定义色彩图来解决这个问题

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
data = np.array([[1, 0, 0, 1], 
                 [0, 0, 1, 1], 
                 [0, 0, 0, 1]])
colorInformation = np.array([[0.1, 0.12, 0.02, 0.01], 
                             [0.12, 0.15, 0.18, 0.2], 
                             [0.3, 0.34, 0.41, 0.32]])
alpha_up=abs(((data*2-1)*colorInformation).max())
alpha_low=abs(((data*2-1)*colorInformation).min())
mid=alpha_low/(alpha_up+alpha_low)
cdict1 = {'red':   ((0.0, 1.0, 1.0),
                   (mid, 1.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'green': ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (1.0, 0.0, 0.0)),

         'blue':  ((0.0, 0.0, 0.0),
                   (mid, 0.0, 1.0),
                   (1.0, 1.0, 1.0)),

         'alpha':  ((0.0, alpha_low, alpha_low),
                   (mid, 0.0, 0.0),
                   (1.0, alpha_up, alpha_up))
        }
red_blue = LinearSegmentedColormap('red_blue', cdict1)
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolormesh((data*2-1)*colorInformation, cmap=red_blue)

或者你可以改变红色和蓝色，不要使用alpha通道。